數字經濟驅動工業綠色發展的機制與效應研究

梁樹廣 馮倩倩 臧文嘉

[摘要]數字經濟與工業經濟深度融合成為重組工業經濟要素資源、重塑工業經濟結構、推進綠色低碳轉型的關鍵力量?；?011—2020年省級面板數據，利用DEA-ML估計法測算我國各省域工業綠色全要素生產率，構建省級數字經濟水平綜合指標體系，運用個體固定效應模型、中介效應模型和門檻效應模型，探究數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響。結果表明：數字經濟有利于提高工業綠色全要素生產率；數字經濟可以通過優化產業結構、改善能源結構和綠色技術創新三個途徑有效提高工業綠色生產效率；門檻模型實證檢驗了數字經濟對工業綠色發展的非線性影響，環境規制和研發投入在數字經濟提升工業綠色全要素生產率過程中均發揮了單一門檻作用；不同地區數字經濟對工業綠色發展的影響存在差異。因此，建議將數字技術運用于工業生產全過程，構建工業綠色發展體系，積極引導數字化和綠色化協同發展，助力“雙碳”目標實現。

[關鍵詞]數字經濟；工業；全要素生產率；綠色發展

一、 引言與文獻分析

黨的二十大報告指出，推動經濟社會發展綠色化、低碳化是實現高質量發展的關鍵環節。在當前工業革命、科技革命和數字經濟不斷推進的背景下，數字技術助推工業綠色發展已成為實現工業高質量發展的內在要求。數字經濟是數據資源信息與數字化技術的結合創新進而產生的一系列新興技術和新業態的經濟活動[1]。在數字經濟成為發展趨勢的背景下，越來越多學者關注到數字經濟在新一輪產業變革中的賦能作用。在宏觀層面，數字經濟作為一種新型經濟形態和未來發展方向，會影響產業結構[2]、經濟高質量發展[3]在改善環境污染和提升綠色創新水平中發揮的作用[4]。在微觀方面，數字經濟對企業提高資源配置效率、勞動生產率和管理效率發揮了重要作用[5]，通過技術創新和降低成本等途徑提升企業績效[6]。

近年來，圍繞工業綠色發展這一關鍵命題，國家陸續出臺了各項政策舉措。如在《“十四五”工業綠色發展規劃》中指出，“十四五”時期是我國應對氣候變化、實現雙碳目標的關鍵期，也是工業實現綠色低碳轉型的關鍵五年1。2035年遠景目標和黨的二十大報告提出要充分利用數字技術新優勢，轉變傳統的工業生產方式，推動數字經濟與實體經濟融合發展。有研究表明“互聯網+”通過中介傳導機制能促進工業高質量發展[7]，人工智能在工業領域不僅能直接提升綠色發展效率，還能通過技術創新和優化能源使用結構間接促進綠色發展[8]。此外，數字經濟通過產業結構、市場化水平和人力資本積累影響工業綠色生產率[9]。在“雙碳”目標和全球氣候治理背景下，考察數字經濟與碳排放之間的關系對推動經濟發展低碳轉型，實現碳達峰、碳中和以及構建人類命運共同體具有重要意義[10]。當前，雖然一些行業已將數字化貫穿生產經營全過程，但數字經濟與工業綠色發展尚未充分融合，依然面臨著資金約束、技術難題和時間約束等問題。

因此，在雙碳目標下，工業亟須綠色轉型發展，研究數字經濟對工業綠色轉型的作用機制和效應，對于實現經濟高質量發展有重要實踐意義。目前，研究者已經關注到數字經濟在工業發展領域產生的經濟效應，并從不同層面展開了一系列研究，為我們研究數字經濟與實體經濟深度融合提供了理論和方法借鑒。與已有研究相比，本文的邊際貢獻主要體現在以下幾個方面：一是研究視角，考慮到數字經濟對工業綠色發展是多路徑、多維度的綜合影響，先后從直接、間接和從非線性視角闡述數字經濟對工業綠色發展的影響。二是作用機制，一方面引入產業結構、能源消費結構與綠色技術創新水平作為中介變量，探究三者在數字經濟驅動工業綠色發展過程中發揮的傳導作用；另一方面引入環境規制和研發投入強度探究兩者在數字經濟對工業綠色全要素生產率產生影響過程中發揮的“門檻效應”。三是研究內容，通過構建數字經濟綜合指標體系，使用Malmquist指數法測算30個省區市工業綠色全要素生產率，利用計量模型檢驗數字經濟在提高工業綠色全要素生產率過程中的具體實現路徑。

二、 作用機制與研究假設

工業是實現經濟綠色高質量增長的重要領域，綠色發展要求工業領域進一步深化轉型升級，走生態化、綠色低碳化、高質量發展道路，推進工業發展方式由“高增長高污染高消耗”向“高水平高質量高效益”轉變。但當今工業企業在綠色轉型過程中仍面臨制度環境、資金、技術及傳統粗放型發展方式等制約。隨著數字經濟滲透到工業經濟的各領域，其憑借平臺化、共享化等特性與智能制造技術和信息技術充分融合，為工業綠色發展提供了新動能?；诖?，本文從以下三個方面探討數字經濟驅動工業綠色發展的作用機制并提出假設。

1. 數字經濟對工業綠色發展的直接影響

數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的一種新經濟形態，具有不同于工業經濟的獨特運行規律和經濟屬性，是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動1。使用新一代信息技術能夠打破時空限制，推動生產要素資源的流動并實現合理對接和匹配，提高資源配置效率和生產率，帶動工業經濟綠色發展。在生產環節，數據要素資源和算力基礎設施成為新的生產要素并逐步應用到生產過程。相比傳統要素，使用新的生產要素投入優化了要素配置結構，從而促進生產要素綠色化。與此同時，人工智能和工業機器的使用極大地改善了工業生產工藝并提高勞動生產率，深化了企業綠色生產觀念。在流通消費環節，數字經濟通過需求變化倒逼產業轉型，推動工業綠色發展。其一，企業利用大數據能更加精準地掌握市場需求信息，根據消費者偏好實現定制化生產。由此，消費者產生的新需求會催生出一批高端產品，引導工業結構由低層次向高層次轉換，提高產品的附加值、促進高端技術產業的形成。其二，信息化加速數字平臺和電商的發展，拓寬了銷售渠道，加快了市場化水平，有利于減少信息不對稱導致的資源錯配。其三，數字技術還能加快綠色信息知識普及，進而有效引導消費者綠色生活和交易?？傊?，數字經濟對提升工業企業技術和生產效率能夠產生直接“賦能效應”。據此本文提出以下假設：

H1：數字經濟能夠推動我國工業綠色發展。

2. 數字經濟驅動工業綠色發展的中介效應

數字經濟日益成為新科技革命時期工業企業實現綠色轉型的關鍵支撐，越來越多的企業進行數字化、清潔化改造，努力促進產業結構升級、能源結構優化和綠色技術創新，從而驅動工業經濟綠色發展。其一，數字經濟通過改造傳統產業、促進新興產業發展，帶動產業結構優化，進而影響工業綠色生產和消費。數字經濟技術有利于提高企業生產自動化的能力，使企業在達到原來生產數量的前提下只需投入更少的生產要素，從而降低企業生產成本、提高產出效率。其二，數字經濟在原有技術水平上通過調整合理的投入與產出來提高資源利用效率，為能源生產和消費端注入新的活力，從而提高綠色全要素生產率。在能源開發方面，數字技術的廣泛應用推動傳統能源企業智能化改造和綠色低碳轉型，幫助企業建立能源消耗信息網絡，從而減少碳排放、構建清潔高效的能源體系。在能源利用方面，云計算、區塊鏈和物聯網等基礎設施建設具有數據歸納、整合、分析和預測等功能，將其逐步運用到工業生產中能實時監測企業污染物排放，為企業節能決策提供數據支持。這有利于推動能源消費結構向低碳、清潔和綠色化轉型，并減少能源消耗，從而通過提高能源利用效率和優化能源消費結構的方式賦能工業綠色發展。其三，數字化信息技術的應用通過搭建信息共享平臺將企業與其他利益相關者聯系起來，幫助企業獲取綠色節能技術相關的信息和知識，降低了企業的知識搜尋成本和技術創新的風險，從而鼓勵企業積極進行技術創新和改造[11]?？梢?，數字經濟不斷滲透到經濟社會的各層面，為企業研發創新活動提供優良條件，利于推進綠色可持續發展進程。據此本文提出以下假設：

H2：數字經濟通過產業結構、能源結構和綠色技術創新三條路徑間接影響工業綠色發展。

3. 數字經濟對工業綠色發展的非線性影響

數字經濟對工業綠色發展的作用機制比較復雜，地區研發投入強度和環境規制差異可能會影響數字經濟綠色效益發揮。已有研究表明，研發投入在數字經濟對綠色全要素生產率的提升作用中發揮門檻作用，呈現非線性特征[12]。研發投入強度大的地區數字化基礎設施完善，容易形成人力資本的“虹吸效應”，為數字經濟發展提供良好的環境，從而能更好地發揮數字經濟綠色特征[13]。環境規制作為推動我國工業經濟實現高質量發展的重要政策工具，在發揮數字經濟驅動工業綠色發展中有重要影響。數字技術的普及提高了環境信息產生、傳輸的效率，拓寬了社會主體參與環境治理的渠道，有效激發了市場行為主體的環保意識，進而促進工業綠色轉型[14]。數字網絡時代隨著智能化企業用戶數量增加，信息技術在企業之間擴散推動企業數字化轉型，從而帶動工業經濟實現綠色增長，并且數字化在促進經濟綠色低碳發展中產生的價值將呈幾何級數增長規律，即該影響會隨著數字經濟水平的提高而越來越明顯，由此可見“梅特卡夫法則”在工業綠色發展中成立。據此，本文提出以下假設：

H3：數字經濟對工業綠色發展的影響具有非線性特征。

三、 模型構建與變量選取

1. 計量模型構建

為檢驗數字經濟能否提高工業綠色全要素生產率，本文首先構建基準面板回歸模型：

[lngtfpit=α0+α1lndeit+α2controlit+εit] （1）

其中i表示地區，t表示年份，[lngtfpit]、[lndeit]、[controlit]分別表示工業綠色全要素生產率、數字經濟水平和一系列控制變量，α0、α1和α2分別表示截距項、核心解釋變量和一系列控制變量回歸系數，[εit]代表隨機擾動項。

除了式（1）所體現的總效應，數字經濟可能通過產業結構、能源消費結構和綠色技術創新三個中介變量間接影響工業綠色全要素生產率，借鑒溫忠麟的做法[15]，建立如下中介效應模型：

[Mit=β0+β1lndeit+β2controlit+εit] （2）

[lngtfpit=γ0+γ1lndeit+γ2controlit+εit] （3）

式中M為表示中介變量，分別為產業結構合理化（lnstru）、能源消費結構（lncon）、綠色技術創新水平（lngpt）；[β1×γ1]表示數字經濟通過中介傳導機制對工業綠色發展的影響程度。

為驗證數字經濟對工業綠色全要素生產率存在的非線性影響，參考Hansen的面板門檻模型[16]，從環境規制和研法投入強度探索數字經濟對綠色全要素生產率提升的作用中是否存在門檻效應。構建的門檻模型如下：

[lngtfpit=δ0+δ1lndeit×Iqit≤θ+δ1lndeit×Iqit>θ+δ2Zit+εit] （4）

其中，[qit]表示門檻變量，指代環境規制與研發投入強度，環境規制用工業污染治理投資完成額占第二產業比重衡量[17]；研發投入強度用R&D經費支出占地區生產總值的比重表示[18]；I表示指標函數；表示具體的門檻值；Z表示一系列控制變量；[εit]表示擾動項。

2. 變量測度與說明

（1）核心解釋變量

從現有文獻看，對數字經濟水平的統一測度標準還尚未形成，學者們主要使用熵值法和主成分分析法。國家統計局從“數字產業化”和“產業數字化”兩個方面確定了數字經濟的基本范圍，主要涵蓋其發展基礎、產業發展及發展環境；隨著數字經濟的范圍擴大以及實證研究的需要，逐漸增加了數字應用和科技創新投入產出等因素?？紤]到數字經濟與其他產業的融合發展，有研究將數字普惠金融發展狀況納入數字經濟范圍、豐富了數字經濟指標體系內容[19]。依據數字經濟核心內涵和發展實際并參考相關文獻，本研究從數字基礎設施、數字產業發展、數字經濟環境和數字金融四個維度構建綜合指標體系，使用熵值法對全國30省區市（除港澳臺地區和西藏）的數字經濟水平進行測度，具體內容見表1。

（2）被解釋變量

衡量工業綠色發展水平的研究主要使用熵值法和主成分分析法建立多維指標綜合評價體系，部分學者從工業綠色增長、資源環境壓力和政策支持度三方面構建工業綠色化指數[20]。鑒于以上方法具有一定主觀性，為避免實證結果和實際情況相差較大，因此，本文以全要素理論為基礎采用工業綠色全要素生產率來衡量工業綠色發展水平。目前關于綠色全要素生產率的測算方法主要是隨機前沿法（SFA）和數據包絡分析方法（DEA）。通過選取投入產出指標、構建綠色全要素生產率測度模型，從而測算工業綠色全要素生產率[21]?；诖吮疚慕柚鶶TATA使用DEA方法，將測算的Malmquist指數累乘處理得到各省工業綠色全要素生產率。具體投入產出變量見表2。

（3）中介變量

產業結構（stru）。用第二產業占GDP的比重反映產業結構，一般來說在地區經濟發展初期，第二產業短期內能夠實現經濟增長，促進期望產出的增加，進而提升綠色發展效率[22]。能源消費結構（con）。實現工業綠色發展的關鍵是促進工業增長的同時并減少二氧化碳排放量，而煤炭、焦炭、煤油、燃料油、天然氣和電力是二氧化碳排放的重要根源[23]?；诖?，使用產生二氧化碳的6種主要能源消費量占總量的比值來衡量，占比越小反映能源消費結構的改善。綠色技術創新（gpt）。參考相關學者的研究，本文使用指標法從投入產出視角構建了綠色技術創新的指標體系[24，25]，具體內容見表3。

（4）控制變量

環保財政支出（env）。用地方財政環境保護支出衡量。隨著我國“雙碳”目標的提出，地方政府在推進我國工業綠色發展中發揮了重要作用，增加環保財政支出有利于促進工業轉型升級和綠色發展。創新產出（sci）。用規模以上工業專利申請數量衡量?？萍紕撔吕谕黄茖＠趬?，提高企業技術研發水平，在一定程度上利于促進提高工業綠色全要素生產率。貿易開放（trade）。用地區進出口總額衡量。通過與國外先進企業的貿易往來，利于先進技術和管理經驗的學習交流，對工業綠色生產率也會產生重要影響。人口城鎮化率（urban）。用采用各省非農業人口與總人口比值衡量城鎮化水平衡量。已有研究表明城鎮化在初期發展階段由于人口、資源和產業的集聚，可能會加劇環境承載壓力，影響綠色發展。但如果城鎮化發展到一定階段，隨著人口素質的提高和環保意識的增強對綠色發展又會產生積極影響[26]。經濟發展水平（economy）。選取各地區人均gdp表示，水平越高的地區待遇條件越好，越能吸引人力資本和資源，進而為工業綠色發展提供良好的基礎。

3. 數據來源和描述性統計

本文選取的樣本為2011—2020年中國30個省級行政區的面板數據（由于數據不全，剔除港澳臺及西藏地區）。以上變量數據來源于《中國統計年鑒》《中國互聯網絡發展狀況統計報告》《中國能源統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》以及國研網數據庫。對于少數的數據缺失，利用線性插值法進行補充。表4為主要變量的描述性統計結果。顯示結果可知，被解釋變量的均值大于1，說明中國整體的工業綠色全要素有所改善，但仍存在明顯的區域差異。核心解釋變量的均值小于1，這表明我國整體的數字經濟處于初級階段，仍存在提升空間，標準差為0.169，表明各地區數字經濟差距并不大。各控制變量的標準差較大表明不同地區的創新產出、對外開放和城鎮化水平等具有較大差異性。綠色技術進步和環境規制的統計量差異不明顯。

四、 實證檢驗與結果分析

1. 基準回歸結果

首先對基本模型（1）進行回歸，初步檢驗數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響。表5第一列是混合回歸結果，其中數字經濟系數為0.588且通過1%水平檢驗，說明數字經濟對工業綠色全要素生產率存在顯著的正向影響?？紤]到混合回歸忽視了個體效應的影響，為防止遺漏變量產生的內生性問題，接著使用個體固定效應回歸，且Hausman檢驗的P值為0，這表示選用個體固定效應是合適的。在控制變量方面，由第二列固定效應結果可知各地區經濟發展水平、貿易開放程度和創新產出與工業綠色發展之間具有顯著的正相關關系；環保財政支出的系數符號為負但并不顯著，說明短期內增加地方財政環境保護支出對工業綠色全要素生產率提升不明顯；而城鎮化水平在1%水平的顯著為負，這意味著城市規模擴張不利于工業綠色發展質量提升。

遺漏變量、互為因果和選擇性偏差易導致內生性。為緩解內生性問題，在模型中加入五個控制變量并采用固定效應模型分析，在一定程度上弱化了部分內生性問題；但仍不能保證估計參數的一致性，所以繼續使用工具變量法處理內生性問題。首先選擇數字經濟滯后一期做工具變量用兩階段最小二乘法進行回歸。結果顯示kp-LM統計值為97.246，在1%的水平下拒絕了“工具變量識別不足”的原假設，KP Wald F統計值大于Stock-Yogo弱工具10%顯著性水平下的臨界值，拒絕了弱工具變量假設。此時表5第四列結果顯示核心解釋變量數字經濟的系數依然顯著為正。此外，參考黃小勇等[27]的方法采用各省1984年固定電話數量作為地區數字經濟水平的工具變量并進行對數化處理。由匯報的結果可知，不存在工具變量識別不足和弱工具變量問題。數字經濟的回歸系數符號和顯著性水平與結論一致。綜上，在使用不同工具變量進行估計后數字經濟依舊能促進工業綠色發展，以上結論是有效的。

為檢驗回歸結果的穩健性，使用替換被解釋變量、調整樣本期和更換模型三種方式進行檢驗，具體見表6。首先借鑒陳釗等方法[28]，利用單位工業增加值能耗lngid（能源投入/工業增加值）替換被解釋變量進行穩健性檢驗，根據第一列結果可知，數字經濟能有效降低單位工業增加值能耗，在一定程度上能夠推動工業綠色發展，因此證明研究結論是有效、可靠的。其次，借鑒金澤虎做法[29]縮短樣本期進行穩健性檢驗。2015年世界經濟增長乏力，我國工業生產低迷。同時在這一時間互聯網進入新發展階段，互聯網與傳統產業融合趨勢明顯，數字基礎設施支持資金變化大。因此將2015年數據剔除繼續回歸，第二列結果表明數字經濟的系數符號依然顯著為正。最后，考慮到綠色全要素生產率的取值集中在0和1之間，為受限被解釋變量，繼續采用Tobit模型進行回歸分析，第三列結果與上述分析得出的結論一致。

2. 中介效應結果分析

本文采用Bootstrap方法檢驗中介效應的顯著性，表7報告了Bootstrap檢驗（500次抽樣）結果。根據表7列1結果可知省域層面數字經濟對綠色全要素生產率的總效應在1%的水平上顯著為正，數字經濟每增加1%，綠色全要素生產率就相應提高0.385%。三個模型中第一列匯報了中介效應檢驗第一步的回歸結果，發現數字經濟的系數均顯著為正，說明數字經濟降低了煤炭占比、優化了產業結構和綠色技術創新水平。根據Model1的第二列回歸結果可知，產業結構的改善可以顯著促進工業綠色發展，并且lnde的系數在控制lnstru后仍然顯著為正，這說明數字經濟發展對工業綠色全要素生產率依然存在促進作用。Model2第二列報告了煤炭消費占比對工業綠色全要素生產率的影響，其系數在1%水平上顯著為負，說明數字經濟發展降低了煤炭消費比重，通過優化能源消費結構帶動了工業綠色發展。同時Bootstrap檢驗交乘項系數符號在5%水平上為正，這說明數字經濟通過影響能源消費結構從而促進工業綠色發展。同理，根據Model3結果可以看到綠色技術進步在10%的水平上顯著提高了工業綠色全要素生產率。因此，產業結構、能源結構調整和綠色技術創新是數字經濟驅動工業綠色發展的作用機制，這一實證結果證明了假設2。

3. 門檻效應回歸分析

首先在基準面板模型中引入數字經濟發展水平的二次項初步檢驗數字經濟對工業綠色發展的非線性影響，表9列1結果驗證了假設3。然后繼續用門檻模型進行檢驗，基于Hansen的方法確定是否存在門檻效應及門檻個數。根據表8檢驗結果看，環境規制和研發投入強度門檻變量均通過了單一門檻檢驗，未通過雙重門檻；兩個門檻變量均在1%水平下顯著，其中政府規制的一門檻估計值為0.0003，研發投入強度的一門檻估計值為0.0094。

根據上述結果選用單一門檻模型進行回歸。表9估計結果顯示，在環境規制水平低于門檻值0.0003時，數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響為正但不顯著；在高于環境規制的門檻值時，數字經濟的正向影響由0.149提高到0.407且顯著為正。由此變化可以發現政府適度的環境規制有利于數字經濟驅動工業綠色發展，這和學者們有關環境規制的“創新補償”觀點一致[30]，并驗證了“波特假說”理論，即環境規制能夠激發企業進行綠色技術創新，從而帶動工業綠色發展。從長期發展看，適度的環境規制可以激勵企業技術創新，改進原有落后的、低效率的生產方式，從而提高生產效率[31]，為工業綠色全要素生產率的提升提供了制度保障。

據表9第三列結果發現數字經濟對綠色全要素生產率的正向影響呈現隨研發投入的增加而邊際遞增的規律。當研發投入未跨越一重門檻值時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響系數為0.163，沒有通過顯著性檢驗。出現這一情況的主要原因可能是：數字經濟發展處于初期階段，提升核心技術水平需要巨大的研發投入資金，地區進行自主創新難度較大，故而導致研發投入對綠色發展的正向影響有限。當研發投入跨越第一重門檻時，數字經濟對綠色發展的影響效應有所提升，估計系數為0.293，在10%水平上顯著。這一變化表明隨著數字經濟基礎條件改善，整合資源要素的效率得到提高；與此同時前期的研發投入積累使得創新活動具備了一定基礎，研發投入強度產生的效果明顯增強，進而提升了數字經濟對綠色發展的正向作用。因此，在以政府規制和研發投入強度作為門檻變量時，數字經濟對工業綠色全要素生產率有正向影響，均呈現“邊際效應”遞增的非線性特征。

4. 異質性分析

上述基本回歸結果證明數字經濟在整體上能夠顯著提高工業綠色全要素生產率，但考慮到我國地域遼闊，資源環境和區域經濟基礎差異較大，數字經濟和工業綠色發展的基礎和能力也存在差別。于是，進一步圍繞數字經濟影響工業綠色發展展開異質性分析?？紤]到東部各省的數字經濟領先優勢明顯，而中、西部各省的差異不大，本文將所研究的30個省區市分為東部和中西部兩大區域，對這兩個區域分別使用固定效應模型進行回歸，結果如表10所示。比較東部和中西部地區回歸結果發現，數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響程度存在地區間差異。從東部地區來看，數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響為正但不顯著。而在中西部地區，數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響為正且通過了1%的顯著性檢驗。導致中西部地區數字經濟對工業綠色節能發展的影響顯著高于東部地區的原因可能有以下兩點：第一，中西部相較東部地區工業節能低碳技術發展起步晚，仍處于初期發展階段，工業轉型升級提升空間較大[32]。第二，中西部地區經濟發展落后，數字經濟的普及對優化中西部地區產業結構的影響效果明顯，能有效促進工業綠色轉型；而東部則更多是在原有經濟技術水平上緩解工業發展面臨的環境資源約束，所以數字經濟對東部經濟綠色發展作用并不顯著。綜上，數字經濟對工業經濟實現綠色發展存在區域差異，更能拉動西部地區工業綠色轉型。

五、 結論與政策建議

本文基于省級面板數據實證研究了數字經濟與工業綠色發展的作用機制和效應，研究結論如下：（1）數字經濟能夠顯著提高工業綠色全要素生產率，并且該結論通過了穩健性檢驗。（2）產業結構優化、能源結構改善和綠色技術創新是數字經濟驅動工業綠色發展的有效中介環節。（3）數字經濟對工業綠色全要素生產率影響存在以環境規制和研發投入強度為門檻變量的單一門檻效應，當跨越門檻值后數字經濟的促進效應會顯著提升。（4）數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響存在區域差異，對中西部地區的影響大于東部地區。根據以上結論，為更有效地使數字經濟助力工業綠色轉型、實現“雙碳”目標，提出以下政策建議：

一是通過優化產業結構、改善能源結構和促進綠色技術創新三個途徑助力建立健全綠色工業體系。一方面，依托信息技術分析數據，推進生產與經營各個環節智能優化決策，以數字化技術賦能鋼鐵、水泥、石油化工等高耗能高排放產業，采用低碳技術和工藝推動工業智能清潔化改造和綠色轉型，實現綠色生產。加強數字技術與傳統工業相結合，利用數據管理系統優化能源調配，提升企業的生產效率和能源使用率，積極促進綠色發展。另一方面，積極鼓勵創新各類綠色金融產品和服務，提高企業數字研發創新技術，打造工業綠色發展新引擎，將綠色金融賦能數字綠色化融合發展。

二是發揮政府引導職能，推動數字化綠色化協同發展。由于政府規制和研發投入強度在數字經濟提升工業綠色全要素生產率過程中起到門限作用，一方面，政府應通過合理使用環境規制工具，引導企業使用綠色清潔生產技術，利用數字化技術創造綠色創新競爭環境，全面推動節能減排工作，進而發揮數字經濟對技術進步和效率改進的積極作用[16]。另一方面，加強大數據、云計算、人工智能等關鍵數字技術的研發和應用，積極引導和鼓勵各行各業利用云計算等數字化技術積極創新，為工業綠色發展賦能。

三是因地制宜，縮小區域間數字經濟發展差距。由于地區間的資源差異數字經濟對工業綠色全要素生產率的影響具有異質性特征。一方面，充分利用中西部資源稟賦和低成本優勢，加大基建投資力度，夯實數字經濟發展基礎。而加大東部地區科技創新投入、提升數字化水平，發揮對落后地區的引領帶動作用。另一方面，在全面建設數字基礎設施的過程中，“東數西算”成為推動我國數字經濟實現區域協同發展的關鍵方式，將東部“算力”需求引導到西部，進而實現東西部協同聯動和區域協調發展，發揮各區域數字經濟對工業節能綠色發展的驅動效應。

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基金項目：國家社會科學基金項目“新發展格局下制造業創新鏈產業鏈資金鏈耦合的機制與路徑研究”（項目編號：21BJY065）。

作者簡介：梁樹廣（1982-），男，副教授，經濟學博士，聊城大學商學院副院長，碩士生導師，研究方向為產業經濟；馮倩倩（1999-），女，聊城大學商學院碩士研究生，研究方向為產業經濟；臧文嘉（1995-），女，聊城大學商學院碩士研究生，研究方向為產業經濟。

（收稿日期：2023-01-08? 責任編輯：蘇子寵）